| 基于逐步回归模态投影方法的BCC气候系统模式ENSO预报订正 |
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| 引用本文： | 王琳,任宏利,陈权亮,田奔,刘颖.基于逐步回归模态投影方法的BCC气候系统模式ENSO预报订正[J].气象,2017,43(3):294-304. |
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| 作者姓名： | 王琳 任宏利 陈权亮 田奔 刘颖 |
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| 作者单位： | 成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室，成都 610225
中国气象局国家气候中心气候研究开放实验室&CMA NJU气候预测研究联合实验室，北京 100081,中国气象局国家气候中心气候研究开放实验室&CMA NJU气候预测研究联合实验室，北京 100081,成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室，成都 610225,中国气象局国家气候中心气候研究开放实验室&CMA NJU气候预测研究联合实验室，北京 100081,中国气象局国家气候中心气候研究开放实验室&CMA NJU气候预测研究联合实验室，北京 100081 |
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| 基金项目： | 公益性行业(气象)科研专项(GYHY201506013)、国家重点基础研究发展计划（973计划）(2015CB453203)、国家自然科学基金项目(41375062、41405080和41606019)共同资助 |
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| 摘 要： | 本文利用国家气候中心气候系统模式(Beijing climate center climate System Model,BCC_CSM1.1m)提供的1991—2014年海表温度回报数据,将逐步回归模态投影方法(stepwise Pattern Projection Method,SPPM)应用到改进BCC_CSM1.1m模式El Nino和南方涛动(ENSO)预报研究。SPPM是一种经验性模式误差订正方法,其主要思路是在大尺度模式预报因子场中找寻出与格点观测预报变量相关性高的信号,通过投影将这种信号反演出来,然后建立回归方程得到订正后的预报结果。本文交叉检验和滚动独立样本检验的结果表明,利用SPPM可以有效地提高BCC_CSM1.1m气候系统模式的预报技巧,尤其是在热带太平洋地区以及印度洋海区,24年交叉检验Nino3.4指数提前6个月预报的相关系数技巧可以提高8%~10%,预报误差得到显著降低。不同季节SPPM订正效果略有不同,其中对秋季的预报技巧提升最为显著。与此同时,交叉检验结果还显示,SPPM对El Nino中心纬向位置的预报也有一定程度的改进。
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| 关 键 词： | BCC_CSM1.1m，ENSO，统计订正，逐步回归模态投影方法 |
| 收稿时间： | 2016/9/27 0:00:00 |
Statistical Correction of ENSO Prediction in BCC_CSM1.1m Based on Stepwise Pattern Projection Method |
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| WANG Lin,REN Hongli,CHEN Quanliang,TIAN Ben and LIU Ying.Statistical Correction of ENSO Prediction in BCC_CSM1.1m Based on Stepwise Pattern Projection Method[J].Meteorological Monthly,2017,43(3):294-304. |
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| Authors: | WANG Lin REN Hongli CHEN Quanliang TIAN Ben and LIU Ying |
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